एक भाषा के रूप में पायथन समय की मांग बन गया है। यह वेबसाइटों के निर्माण, प्रबंधन और स्वचालित करने से लेकर डेटा का विश्लेषण और तकरार करने तक सब कुछ करता है। इसकी वास्तविक कार्यक्षमता तब सामने आती है जब डेटा विश्लेषक, डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक अपने डेटा की बोली लगाने के लिए पायथन पर भरोसा करते हैं।
पायथन का नाम डेटा विज्ञान का पर्याय बन गया है, क्योंकि इसका उपयोग बड़े पैमाने पर डेटा रूपों के प्रबंधन और अंतर्दृष्टि को आकर्षित करने के लिए किया जाता है।
इसकी पुस्तकालयों की श्रृंखला हिमशैल का सिरा मात्र है; कई डेटा वैज्ञानिक एक बटन के क्लिक पर उपलब्ध पुस्तकालयों का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं।
पायथन के पुस्तकालय डेटा विज्ञान में कैसे मदद कर सकते हैं?
पायथन एक बहुमुखी, बहुआयामी प्रोग्रामिंग भाषा है जो लोगों को इसके साथ खुश करना जारी रखती है उपयोग में आसान वाक्यविन्यास, उद्देश्य-विशिष्ट पुस्तकालयों के विशाल सरणी, और विश्लेषणात्मक-संचालित की एक विस्तृत सूची कार्यात्मकता।
अधिकांश पायथन पुस्तकालय विस्तृत विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन, संख्यात्मक कंप्यूटिंग और यहां तक कि मशीन सीखने के लिए आसान हैं। चूंकि डेटा विज्ञान डेटा विश्लेषण और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के बारे में है, इसलिए पायथन ने अपने लिए एक नया घर ढूंढ लिया है।
कुछ बेहतरीन डेटा विज्ञान पुस्तकालयों में शामिल हैं:
- पांडा
- Numpy
- स्किकिट-लर्न
- माटप्लोटलिब
- सीबॉर्न
आइए प्रत्येक पुस्तकालय पर चर्चा करके देखें कि प्रत्येक विकल्प नवोदित डेटा वैज्ञानिकों को क्या प्रदान करता है।
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1. पांडा
पायथन डेटा विश्लेषण पुस्तकालय या पांडा शायद पायथन के भीतर उपयोग की जाने वाली सबसे आम पुस्तकालयों में से एक है। इसके लचीलेपन, चपलता और कार्यों की श्रृंखला ने इसे पायथन के सबसे पसंदीदा पुस्तकालयों में से एक बना दिया है।
चूंकि डेटा विज्ञान डेटा तकरार, मुंगिंग और विश्लेषण के साथ शुरू होता है, पंडों की लाइब्रेरी इसकी कार्यक्षमता को और भी अधिक सहायक बनाने के लिए एक सहायक हाथ देती है। पुस्तकालय डेटा को पढ़ने, हेरफेर करने, एकत्र करने और कल्पना करने और सब कुछ समझने में आसान प्रारूप में परिवर्तित करने के बारे में है।
आप CSV, TSV, या यहां तक कि SQL डेटाबेस को कनेक्ट कर सकते हैं और पंडों के साथ एक डेटा फ़्रेम बना सकते हैं। एक डेटा फ़्रेम एक सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर तालिका या यहां तक कि एक एक्सेल स्प्रेडशीट के लिए अपेक्षाकृत सममित है।
संक्षेप में पांडा
यहाँ कुछ चीजें हैं जो पंडों की कार्यक्षमता को संक्षेप में शामिल करती हैं:
- डेटा फ़्रेम के भीतर डेटा स्रोतों को इंडेक्स, हेरफेर, नाम बदलें, सॉर्ट करें और मर्ज करें
- आप डेटा फ़्रेम से कॉलम आसानी से जोड़, अपडेट या हटा सकते हैं
- गुम फ़ाइलें असाइन करें, गुम डेटा या NAN को संभालें
- हिस्टोग्राम और बॉक्स प्लॉट के साथ अपने डेटा फ्रेम की जानकारी प्लॉट करें
संक्षेप में, पंडों का पुस्तकालय उस आधार का निर्माण करता है जिस पर पायथन की डेटा विज्ञान अवधारणाओं का सार है।
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2. Numpy
जैसा कि नाम उपयुक्त रूप से समाहित है, NumPy का व्यापक रूप से एक सरणी-प्रसंस्करण पुस्तकालय के रूप में उपयोग किया जाता है। चूंकि यह बहु-आयामी सरणी वस्तुओं का प्रबंधन कर सकता है, इसलिए इसका उपयोग बहु-आयामी डेटा मूल्यांकन के लिए एक कंटेनर के रूप में किया जाता है।
NumPy पुस्तकालयों में तत्वों की एक श्रृंखला होती है, जिनमें से प्रत्येक समान डेटा प्रकार का होता है। सकारात्मक पूर्णांकों का एक गुच्छा आदर्श रूप से इन डेटा प्रकारों को अलग करता है। आयामों के रूप में जाना जाता है कुल्हाड़ियों, जबकि कुल्हाड़ियों की संख्या के रूप में जाना जाता है रैंक. NumPy में एक सरणी को इस प्रकार वर्गीकृत किया गया है ndarray.
यदि आपको विभिन्न सांख्यिकीय गणनाएँ करनी हैं या विभिन्न गणित कार्यों पर काम करना है, तो NumPy आपकी पहली पसंद होगी। जब आप पायथन में सरणियों के साथ काम करना शुरू करते हैं, तो आप महसूस करेंगे कि आपकी गणना कितनी अच्छी तरह काम करती है, और पूरी प्रक्रिया निर्बाध है, क्योंकि मूल्यांकन का समय काफी कम हो जाता है।
आप NumPy के साथ क्या कर सकते हैं?
NumPy हर डेटा वैज्ञानिक का मित्र है, बस निम्नलिखित कारणों से:
- जोड़, घटाना, टुकड़ा करना, समतल करना, अनुक्रमणिका और सरणियों को फिर से आकार देना जैसे बुनियादी सरणी संचालन करें
- स्टैकिंग, विभाजन और प्रसारण सहित उन्नत प्रक्रियाओं के लिए सरणियों का उपयोग करें
- रैखिक बीजगणित और दिनांक समय संचालन के साथ काम करें
- NumPy के कार्यों के साथ पायथन की सांख्यिकीय क्षमताओं का प्रयोग करें, सभी एक पुस्तकालय के साथ
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3. स्किकिट-लर्न
मशीन लर्निंग एक डेटा साइंटिस्ट के जीवन का एक अभिन्न हिस्सा है, खासकर जब से लगभग सभी प्रकार के ऑटोमेशन मशीन लर्निंग की क्षमता से अपनी मूल बातें प्राप्त करते हैं।
स्किकिट-लर्न प्रभावी रूप से पायथन की मूल मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है, जो डेटा वैज्ञानिकों को निम्नलिखित एल्गोरिदम प्रदान करती है:
- एसवीएम
- यादृच्छिक वन
- K- मतलब क्लस्टरिंग
- वर्णक्रमीय क्लस्टरिंग
- मीन शिफ्ट, और
- पार सत्यापन
प्रभावी रूप से, SciPy, NumPy, और पायथन के भीतर अन्य संबंधित वैज्ञानिक पैकेज स्किकिट-लर्न की पसंद से निष्कर्ष निकालते हैं। यदि आप पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम की पायथन की बारीकियों के साथ काम कर रहे हैं, तो आपको स्किकिट-लर्न की ओर रुख करना चाहिए।
Naive Bayes सहित पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल की दुनिया में तल्लीन होना, या KMeans के साथ लेबल रहित डेटा को समूहबद्ध करना; चुनना आपको है।
आप स्किकिट-लर्न के साथ क्या कर सकते हैं?
SciKit-Learn पूरी तरह से एक बहुत ही अलग बॉल गेम है, क्योंकि इसकी विशेषताएं पायथन के साथ बाकी पुस्तकालयों से काफी अलग हैं।
यहाँ आप इस स्किकिट-लर्न के साथ क्या कर सकते हैं
- वर्गीकरण
- क्लस्टरिंग
- वापसी
- आयामी कमी
- मॉडल चयन
- डेटा का प्री-प्रोसेसिंग
चूंकि चर्चा डेटा आयात और हेरफेर करने से दूर हो गई है, इसलिए यह ध्यान रखना आवश्यक है कि स्किकिट-लर्न मॉडल डेटा और नहीं हेरफेर करना इसे किसी भी रूप में। इन एल्गोरिदम से निकाले गए निष्कर्ष मशीन लर्निंग मॉडल का एक महत्वपूर्ण पहलू हैं।
4. माटप्लोटलिब
विज़ुअलाइज़ेशन आपके डेटा स्थान ले सकते हैं, आपको कहानियां, 2D आंकड़े बनाने में मदद कर सकते हैं, और अनुप्रयोगों में प्लॉट एम्बेड कर सकते हैं, सभी Matplotlib लाइब्रेरी के साथ। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन विभिन्न रूपों में हो सकता है, जिसमें हिस्टोग्राम, स्कैटर प्लॉट, बार प्लॉट, एरिया प्लॉट और यहां तक कि पाई प्लॉट भी शामिल हैं।
प्रत्येक प्लॉटिंग विकल्प की अपनी अनूठी प्रासंगिकता होती है, जिससे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के पूरे विचार को एक पायदान ऊपर ले जाया जाता है।
इसके अतिरिक्त, आप अपने डेटा के साथ निम्नलिखित प्रकार के चार्ट बनाने के लिए Matplotlib लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं:
- पाइ चार्ट्स
- तना भूखंड
- समोच्च भूखंड
- तरकश भूखंड
- स्पेक्ट्रोग्राम
5. सीबॉर्न
सीबॉर्न पायथन के भीतर एक और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है। हालांकि, प्रासंगिक सवाल यह है कि सीबॉर्न मैटप्लोटलिब से कैसे भिन्न है? भले ही दोनों पैकेजों को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पैकेज के रूप में विपणन किया जाता है, वास्तविक अंतर उन विज़ुअलाइज़ेशन के प्रकार में है जो आप इन दो पुस्तकालयों के साथ कर सकते हैं।
शुरुआत के लिए, Matplotlib के साथ, आप केवल मूल भूखंड बना सकते हैं, जिसमें बार, रेखाएं, क्षेत्र, स्कैटर आदि शामिल हैं। हालाँकि, सीबॉर्न के साथ, विज़ुअलाइज़ेशन के स्तर को एक पायदान ऊपर ले लिया जाता है, क्योंकि आपको कम जटिलता और कम सिंटैक्स के साथ कई तरह के विज़ुअलाइज़ेशन बनाने को मिलते हैं।
दूसरे शब्दों में, आप अपने विज़ुअलाइज़ेशन कौशल पर काम कर सकते हैं और उन्हें सीबॉर्न के साथ अपनी कार्य आवश्यकताओं के आधार पर विकसित कर सकते हैं।
सीबॉर्न कैसे आपकी मदद करता है?
- सहसंबंध स्थापित करने के लिए विभिन्न चरों के बीच अपने संबंधों का निर्धारण करें
- श्रेणीबद्ध चर के साथ कुल आंकड़ों की गणना करें
- आश्रित चर और उनके संबंधों को विकसित करने के लिए रेखीय प्रतिगमन मॉडल प्लॉट करें
- उच्च-स्तरीय अमूर्तता प्राप्त करने के लिए बहु-प्लॉट ग्रिड प्लॉट करें
सम्बंधित: मुफ्त में पायथन कैसे सीखें
पायथन पुस्तकालयों के साथ स्मार्ट तरीके से काम करना
पायथन की ओपन-सोर्स प्रकृति और पैकेज-संचालित क्षमताएं डेटा वैज्ञानिकों को अपने डेटा के साथ विभिन्न कार्य करने में मदद करने में एक लंबा रास्ता तय करती हैं। आयात और विश्लेषण से लेकर विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग अनुकूलन तक, हर प्रकार के प्रोग्रामर के लिए कुछ न कुछ है।
पायथन सीखना चाहते हैं लेकिन यह नहीं जानते कि कहां से शुरू करें? पहले इन मूलभूत आदेशों को सीखकर अपनी प्रोग्रामिंग यात्रा शुरू करें।
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